以下文章最初发表于2020年3月。从那时起，StrongArm Technologies也对其Fuse设备进行了配置，以确保社交距离。请在文章的结尾阅读更多相关内容。
由于工业生产已成为过去几十年来通过机器和流程安全进步而成为安全，甚至现在延伸到工业机器人的协同机器人技术，对工人安全的风险仍然存在。随着新的联系技术通过行业推进，工人正变得越来越多，这意味着随着人员在设施周围移动时，个人风险不断变化。
作为工业4.0和工业物联网(IIoT)计划的一部分，应用连接传感器来收集设备数据，目前正应用于工业工人，以提高他们的安全。这方面的一个例子是StrongArm Technologies的Fuse传感器和平台，这是一种工业级的轻量级物联网设备，旨在捕捉工人的运动数据。该传感器由工人佩戴，每秒读取12.5次读数，在8小时的轮班期间转换为约30万次。
熔丝传感器的称重少于两盎司，包含一个9轴IMU（惯性测量单元），据报道，在构成用户的安全分数的五个主要组件上提供准确的读数。这些组成部分来自威廉万拉斯博士腰部运动监测风险模型：平均最大屈曲，平均扭转速度，平均最大横向速度;提升率;最大的时刻。
每台Fuse设备收集的数据上传到云端，在云端，Fuse平台的专有机器学习算法分析穿戴者肌肉骨骼损伤的风险。
解释熔断器后面的传感器技术，Michael Kim，CTO和Strotmarg技术的联合创始人，所述保险丝传感器是具有多个集成传感器的奇异装置。“在保险丝传感器的罩下，有一个复杂的电路板，我们设计紧凑，用户友好和耐用，”他说。
就熔丝传感器捕获的数据如何转化为工人的校正措施，所以数据允许我们“真的深入地看待数据中的各种趋势和异常。使用我们平台仪表板的核心功能，我们能够了解培训和实时反馈等行为改进的地方。我们还能够识别需要改进的领域，并表明可能需要实施工程控制或物理限制。“
作为Fuse传感器数据应用的一个例子，Kim引用了StrongArm Technologies在其配送中心与一家大型零售商所做的工作。“我们看到仓库某个特定区域的安全评分一直很低。经过与客户的分析和讨论，我们了解到有一个环境限制，不允许适当的安全行为。作为回应，他们改变了工作环境。”
FUSE平台的仪表板可帮助用户了解行为改进并提供实时反馈。Kim表示，从其保险丝部署的StroteM技术从其保险丝部署中获得的融合技术获得的洞察力正在被收集到“越来越多的选项图书馆中，这是可能适用于其他人的客户档案”。
自2017年初始发布以来，StrongArm技术要求保险丝已有100多种安装（其中7个是财富100个企业），并在2018年收到了最佳发明奖励。
Kim认为保险丝带来行业的大变化是如何完成工人安全评估。“目前的符合人体工程学和安全评估通常用一张纸，一些相机，卷尺，以及视觉观察 - 通常具有培训的人体工程学家或安全专业人士，”他说。“正如您可以想象这种方法存在几个问题：
1)在一定的时间范围内，你只能观察一定数量的人;和
2)观察的性质会引起正在进行的工作的某种变化，即所谓的变化“霍桑效应”。
谈到StrongArm Technologies通过其迄今为止的安装了解到的保险丝，Kim表示，对用户而言，直接切实的好处是减少伤害。“在我们能够与客户合作的规模上，我们已经多次提供了每年高达50%的实际伤害索赔减少。当你看看的成本较低的背伤,平均约60000美元,据OSHA和美国劳工统计局(Bureau of Labor Statistics-not提损失工时的复利效应和潜在的加班和员工来弥补错过的细致,成本能迅速堆积。”
对于关注与可穿戴设备相关的跟踪潜力的工人，StrongArm技术表示保险丝不会跟踪生产率，也不会与试图为工人以任何惩罚方式使用保险丝的公司进行强度工作。根据StrongArm技术，这是一个有目的的商业决策，部分原因是该公司的使命是保护工人，并专注于数据如何解决这些特殊风险因素。
社会距离更新
2020年5月，Strong Arm Technologies宣布重新配置其用于社交距离应用的Fuse可穿戴传感器技术。
在这种重新配置中，Fuse传感器使用蓝牙来测量传感器之间的距离，并在传感器太近时提供振动、视觉和听觉警报。警报以闪烁的led和振动反馈开始。如果工人的位置没有被纠正，这些警报升级为听觉警报。
此外，该平台的数据捕获支持联系人跟踪。接近的互动是时间戳和记录在引信传感器。平台上的每日报告可以识别不合规的个人，也可以识别潜在风险的个人。该平台捕获的数据提供了在确诊病例或感染时追踪接触者的历史数据。
